| 研究課題/領域番号 |
22K21274
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
朱 臻陽 山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (10954927)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 色覚補償 / 拡張現実 / 深層学習 / 意味論的情報 / 色覚障がい支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では，色覚障がいによる意味論的情報損失を補償するために，深層学習モデル及びAR Glassesを取り入れた色覚補償技術の確立に向けて，以下の３つの課題に取り組む．(1)AR Glassesを装着するユーザを中心にし，深層学習モデルを搭載するサーバと連携し，ユーザに色覚支援用情報を提供する．(2)ユーザがおかれるシチュエーションに合わせて，二つの使用モードを設計し，それぞれに必要な深層学習モデルを実装する．(3)実装される深層学習モデルの学習に必要とされる色ラベル付き画像データセットを収集するために，既存のオブジェクト検出用深層学習モデルを利用して，自動的な収集方法を開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，色覚障がいによる意味論的情報損失を補償するために，深層学習モデル及び拡張現実（Augmented-Reality，AR）グラスを取り入れた色覚補償技術Color Communication Glasses （CC-Glasses）を開発した．色覚障がいをもつユーザが色による対象物体を特定しにくいことを想定し，ARグラスで撮影したシーンを深層学習モデルを取り入れたサーバに送信し，解析した結果をARグラスで表示させる．本研究に取り入れる深層学習モデルの学習のためのデータセットを作成をした．また，開発した技術の有効性を検証するために，色覚障がい者による検証実験を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は医学と情報工学の共同研究であり，未だに医学的な根治手段が見つかってない色覚障がいに対する情報技術による支援策を提供する．医工融合研究の重要性に関する発信にもつながる．本研究で開発するAI技術により，色の意味情報損失が補償され，CVD患者が自力で色を正確に認識したり形容することが可能となり，危険にさらされるリスクを避けることができる．また，日常生活補助のみならず，仕事面でも活躍できる分野が広がると考えられる．さらに，CVD患者が周囲とのコミュニケーションがより取りやすくなるため，社会全体においてQoLの向上が期待される．
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